李鋒亮,王志林

(清華大學 教育研究院,北京 100084)

一、 研究背景與問題的提出

(一) ChatGPT及其技術特點

2022年11月,美國人工智能實驗室(Open AI)發(fā)布的人工智能聊天機器人(Chat Generative Pretrained Transformer,ChatGPT)一經(jīng)發(fā)布便吸引了社會各界的關注,在短短數(shù)天內(nèi)吸引了海量用戶,引發(fā)了廣泛的輿論討論。ChatGPT采用了一種名為“生成式預訓練轉換器”(Generative Pretrained Transformer, GPT)的新型神經(jīng)網(wǎng)絡模型和一種名為“基于人類反饋的強化學習”(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)的訓練方法,使其不僅能通過海量語料庫進行訓練學習,而且能基于海量語料庫的訓練學習具備各種復雜的語言功能,執(zhí)行各式各樣的復雜任務,如同人類進行對話、翻譯文本、撰寫文本、生成代碼等。截至目前,ChatGPT所依賴的神經(jīng)網(wǎng)絡模型——生成式預訓練轉換器已進行了若干輪迭代更新,經(jīng)歷了GPT、GPT-2、GPT-3和GPT-4四代模型版本,目前最新版本是2023年3月發(fā)布的GPT-4。GPT-4的前一版本——2020年6月發(fā)布的GPT-3擁有1 750億的參數(shù)量,是當時全世界規(guī)模最大的非稀疏語言模型(Non-sparse Language Model)[1]。相較于GPT-3,GPT-4擁有更大的參數(shù)量,并在GPT-3的基礎上進行了許多調(diào)整,能夠給用戶提供更好的人機交互體驗。GPT-4在一些專業(yè)和學術場合中表現(xiàn)出人類的水準,如在一場模擬的律師資格考試中,GPT-4能夠獲得在所有參試者中排名前10%的成績[2]。

喻國明等認為,ChatGPT具有三項關鍵技術特征:一是預訓練,在預訓練環(huán)節(jié)采用大量人類偏好數(shù)據(jù)和基于人類反饋的強化學習方法,使其具有更高的擬人度;二是大規(guī)模,龐大的參數(shù)量使其能夠掌握海量的人類知識,輸出豐富的對話內(nèi)容;三是生成式,具有將輸出內(nèi)容結構化的能力,像真人一樣與用戶進行對話,改善了人機交互體驗[3]。此外,匡文波等認為,ChatGPT具有利用嵌入技術強化其功能的潛力[4]。

(二) ChatGPT在教育中的應用及其倫理隱憂

ChatGPT的出現(xiàn),無疑是一場具有劃時代意義的技術革新運動,它不僅標志著人工智能領域的技術發(fā)展進入了一個更加成熟的新時期,而且正深刻改變著人類與計算機的交互方式,為人們的工作、生活帶來許多便利。然而,它也像以往的任何一次技術革新和進步一樣,在給人們的工作和生活帶來諸多便利的同時,也引發(fā)了人們對其所帶來的倫理風險的深刻擔憂。學界不乏學者對ChatGPT的潛在倫理風險進行討論。如克魯格爾(Sebastian Krügel)等的實驗研究表明,ChatGPT的輸出結果真實地左右了用戶的道德判斷,并且用戶總是低估ChatGPT的輸出結果對他們判斷的影響[5]。維丁格(Laura Weidinger)等歸納了大規(guī)模語言模型(Large-scale Language Model)的六種潛在風險:歧視、排他和毒害;信息(泄露)風險;信息誤導;惡意使用;人機交互風險;自動化、機會和環(huán)境危害[6]。

從歷史視角看,技術的革新進步往往能夠?qū)逃a(chǎn)生深刻影響,引發(fā)教育的劇烈變革。在人類歷史的發(fā)展進程中,以文字、印刷術和數(shù)字技術對教育的影響尤甚。鄒紅軍認為,數(shù)字技術加速了普遍性、具身性知識的消匿,強化了知識碎片化、資本化與娛樂化傾向,可能對傳統(tǒng)的師生關系、生生關系、師師關系造成沖擊[7]。ChatGPT作為數(shù)字時代一項具有代表性和標志性的新技術,其對教育和學術倫理規(guī)范的沖擊在學界獲得了廣泛討論。高校和各類科研機構的師生們身處科學研究一線,他們對科學技術的革新和發(fā)展有著極強的敏感性,這也決定了教育領域更加容易受到ChatGPT的沖擊,而高校和各類科研機構的師生們也更可能最先成為ChatGPT的受眾群體。美國全科學習網(wǎng)站Study.com一項針對超過100名教育者和超過1 000名學生的調(diào)查證實了ChatGPT已被教師和學生應用于各種教育教學的場景之中[8]。

整體上看,國內(nèi)研究者對ChatGPT應用于教育領域的態(tài)度是相對一致的,即一方面肯定其技術優(yōu)勢為教育教學帶來的巨大便利,另一方面又擔憂其帶來的各種倫理風險。張峰等認為,ChatGPT將通過在學習資源挖掘與整合、學習計劃制訂與指導以及學習效果監(jiān)測評估等方面的優(yōu)勢推動高等教育階段的學習變革,同時也存在異化學習者主體地位、生成不可靠內(nèi)容、泄露信息和助長學術不端等方面的倫理風險[9]。尚智叢等總結了ChatGPT在教育界的幾種主要應用途徑,包括ChatGPT學術寫作、ChatGPT搜索引擎、ChatGPT編碼、ChatGPT檢測安全漏洞和ChatGPT社交媒體,而ChatGPT對其自身的教育應用則輸出了十二條陳述[10]。詹澤慧等從生態(tài)學理論視角出發(fā),闡釋了ChatGPT嵌入教育生態(tài)的機理與表征形態(tài),并由此總結出ChatGPT嵌入教育生態(tài)帶來了教育主體異化、認知過程異化、實踐活動異化和教育環(huán)境異化等風險[11]。王佑鎂等將ChatGPT應用于教育的倫理風險歸納為四類,分別是數(shù)據(jù)隱私的泄露與濫用、算法歧視與偏見、師生關系的弱化和破壞、學術公平的失信與失衡[12]。

(三) ChatGPT是導學關系的潛在影響因子

盡管當前學界對ChatGPT應用于教育的途徑、優(yōu)勢和潛在風險的討論已有很多,但關于研究生導學關系(Supervisor-graduate Student Relationship)的相關討論卻極少。導學關系是高校生活的重要組成部分,它描述了研究生教育之中導師和研究生的互動過程,是研究生教育中最重要的教育關系。構建良好的導學關系對提高研究生教育人才培養(yǎng)質(zhì)量具有重要意義。不難理解的是,導學關系容易受到技術的沖擊,因為技術的革新進步在不斷地改變著導師和研究生的交流溝通方式。ChatGPT作為一項新興人工智能技術,不可避免地對導學關系產(chǎn)生一定沖擊。誠如王佑鎂等所擔憂的那樣,ChatGPT可能存在弱化和破壞師生關系的風險[12]。

應當注意的是,辯證唯物主義哲學觀提示我們應當對事物展開全面考察,并且注意事物普遍具有的矛盾性。由此,ChatGPT將會成為導學關系的一種潛在影響因素,其對導學關系的影響既有積極的一面,亦有消極的一面。本研究旨在從學理上討論ChatGPT對導學關系可能產(chǎn)生的積極或消極影響,并在此基礎之上進一步討論如何采取一定措施使ChatGPT對導學關系的積極影響得以發(fā)揮,使其消極影響在最大程度上得以避免。

二、 導學關系及其影響因素和類型

(一) 導學關系及其影響因素

本研究所稱的導學關系是指研究生教育中導師與其所指導的研究生之間形成的指導和被指導的教育教學關系以及以這種教育教學關系為基礎形成的心理、情感上關系的總稱。導學關系在研究生教育中扮演著重要角色,對研究生的成長成才有至關重要的影響。這一點在學界不僅達成了較為廣泛的理論共識,并且獲得了實證證據(jù)的支持。劉博涵等的實證研究表明,良好的導學關系對研究生的學術志趣有顯著的正向影響[13]。李鋒亮等的實證研究發(fā)現(xiàn),導師全方位關心學生有助于提高學生的學術熱情與投入[14]。佩格里斯(Laura L. Paglis)等的一項時間跨度長達五年半的長期追蹤研究發(fā)現(xiàn),良好的導學關系能夠正向預測博士研究生的科研生產(chǎn)力和自我效能感[15]。羅伊(Eva van Rooij)等的實證研究同樣發(fā)現(xiàn)導師和博士研究生關系的質(zhì)量與博士研究生的滿意度呈現(xiàn)正相關關系,與輟學傾向呈現(xiàn)負相關關系[16]。與之相反的是,不良或異化的導學關系則可能對研究生的個人發(fā)展產(chǎn)生諸多不利影響,甚至可能引發(fā)一些極端事件。這些針對導學關系的研究無不表明導學關系對研究生培養(yǎng)的重要性。因此,在討論如ChatGPT這樣的新興人工智能技術對教育的影響時,我們應當將導學關系納入討論范疇。

要討論ChatGPT會對導學關系產(chǎn)生什么樣的影響,我們還必須明晰導學關系受到哪些因素的影響。學界關于這一話題的理論和實證研究同樣已經(jīng)取得了許多成果。陳武元等基于互惠利他理論討論了導師風格和研究生風格的互相匹配對構建和諧導學關系的重要性[17]。王揚等基于三元交互決定論實證驗證了博士生個體因素、導師指導因素和學校環(huán)境因素均能夠顯著影響導學關系[18]。顯然影響導學關系的因素是全方位和全過程的,不同學者在研究時其側重點會有所不同。杜靜等將影響博士生導學關系的因素大致劃分為人口學因素、教育主體因素、教育制度、導學互動和情感體驗等[19]。結合現(xiàn)有的文獻來看,影響導學關系的因素至少應該包括導師特征、研究生特征、導師與研究生互動交流方式以及環(huán)境因素四個方面。

(二) 導學關系類型

在討論ChatGPT對導學關系可能造成的影響時,另一個必須要注意的問題是導學關系具有多樣化的特征和風格,ChatGPT對不同特征或風格導學關系的影響可能也存在差異。因此,我們有必要分類別討論ChatGPT對導學關系的影響。

學界對導學關系類型有不同分類方法?，F(xiàn)有研究多從導師行為視角出發(fā)劃分不同的導師指導風格,如加菲爾德(Terry Gatfield)以“支持”和“結構”這兩個基本維度將博士生導師的指導風格劃分為自由放任型、田園型、指令型和合作型[20]。從導師指導風格視角出發(fā)對導學關系進行分類具有一定的合理性,因為導師與研究生關系常常是一對多關系,即一名導師往往指導多名研究生,而在這種一對多關系中,導師的指導風格通常具有較強的穩(wěn)定性,因而這樣的分類方式更有可能被用于指導教育實踐。但這種分類方式也有其局限性。應當注意,導學關系涉及導師與研究生的雙向互動過程,雙方的特質(zhì)和行為在導學關系的形成之中無疑都是重要的。因此,我們?nèi)绻獙W關系給出更加全面和準確的描述,則應當將導師和研究生雙方特質(zhì)和行為相互匹配情況納入分析框架。

陳武元等劃分了學指兼?zhèn)湫?、學術偏向型、關懷偏向型和學指缺乏型四種導師類型和學人兼?zhèn)湫?、學術偏向型、就業(yè)偏向型和學人缺乏型四種研究生類型,并討論了不同類型導師和研究生的匹配情況[17]。劉燕等結合導師和研究生雙方特點劃分了剝削緊張型、疏離松散型、雇傭關系型、傳統(tǒng)師徒型以及良師益友型五種導學關系[21]。烏貝爾斯(Theo Wubbels)等基于利里(Timothy Leary)的人際行為研究方法開發(fā)的師生關系模型從影響力(Influence)和親密度(Proximity)兩個基本維度把教師人際行為分為幫助/友善型、領導型、嚴厲型、訓誡型、不滿型、遲疑型、學生自主/自由型和理解型八種類型,并開發(fā)了測量教師人際行為的教師互動行為量表[22-23]。曼哈德(Tim Mainhard)等則將此模型用于描述導師和博士生的導學關系,并開發(fā)了導師-博士生互動量表[24]。本研究將基于烏貝爾斯和曼哈德等對導學關系的分類方式,討論ChatGPT對不同類型研究生導學關系的影響。

三、 ChatGPT影響導學關系的機制

在面對ChatGPT等新一代人工智能技術時,導師和研究生不可避免地需要對是否接受新技術作出選擇。導師和研究生對ChatGPT等新一代人工智能技術接受或排斥的態(tài)度可能對導學關系產(chǎn)生一定沖擊,當導師和研究生對ChatGPT的態(tài)度不一致時,則有引起導學關系緊張的風險。這里的“態(tài)度不一致”主要指的是導師反對熱衷于新技術的研究生使用ChatGPT,導師與研究生之間的隔閡與矛盾可能由此產(chǎn)生。相反,如果導師和研究生對ChatGPT抱有相同的態(tài)度,則ChatGPT等新一代人工智能技術可能就不易對導學關系產(chǎn)生消極影響,甚至可能具有某些積極效應。如導師和研究生采用ChatGPT輔助科研和學術寫作提高了工作效率,使導學關系向好的方向發(fā)展。這表明我們有必要對導師和研究生在ChatGPT等新一代人工智能技術上的接受度進行預測和評估,以便使雙方在技術接受方面的匹配能夠得以實現(xiàn)。文卡塔斯(Viswanath Venkatesh)等提出的技術接受和使用綜合理論(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT)為我們提供了預測人們接受新信息技術可能性的理論工具[25]。在該模型中,文卡塔斯等確定了幾個影響人們使用新信息技術意向和實際使用新信息技術的關鍵因子,分別是績效期望(Performance Expectancy)、付出期望(Effort Expectancy)、社群影響(Social Influence)和促成因素(Facilitating Conditions),并且年齡(Age)、性別(Gender)和自愿性(Voluntariness)等因素在該模型之中扮演了調(diào)節(jié)變量的角色。

大量對導學關系影響因素的討論為本研究分析ChatGPT對導學關系的影響提供了依據(jù)。在前文中,本研究提及導學關系至少受到導師特征、研究生特征、導師和研究生的互動交流方式以及環(huán)境因素等的影響。ChatGPT這樣的新一代人工智能技術不僅改變了導學關系賴以存在的環(huán)境,而且可能與其他方面因素產(chǎn)生復雜的相互作用,進而對導學關系產(chǎn)生若干間接影響。圖1展示了ChatGPT影響導學關系的理論模型。

圖1 ChatGPT影響導學關系的理論模型

(一) 通過改變蘊含導學關系的校園內(nèi)外部環(huán)境影響導學關系

導學關系蘊含在校園環(huán)境之中,這決定了導學關系會受到校園環(huán)境的影響。高校校園環(huán)境由其所面臨的外部環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境組成[26]。管理學中將企業(yè)所面臨的戰(zhàn)略外部環(huán)境劃分為政治環(huán)境(Political Environment)、經(jīng)濟環(huán)境(Economic Environment)、社會環(huán)境(Social Environment)和技術環(huán)境(Technological Environment),也即所謂的PEST分析。這種分析方法常常被用于分析高校所面臨的外部環(huán)境。ChatGPT等新一代人工智能技術的出現(xiàn)直接改變了高校所面臨的技術環(huán)境,導學關系也不可避免地受到這種新技術環(huán)境的直接沖擊。另外,由人工智能技術所引發(fā)的政治環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境和社會環(huán)境的變革也可能間接地作用于導學關系。ChatGPT等新一代人工智能技術的興起可能在一定程度上改變社會生產(chǎn)結構和方式,為適應這種改變,高校就必須相應地調(diào)整研究生教育的育人目標和方式,這意味著導學關系可能相應地發(fā)生一定的變革。

導學關系受到ChatGPT等新一代人工智能技術沖擊的程度受到校園內(nèi)部環(huán)境的約束。內(nèi)部環(huán)境約束主要指由物態(tài)條件、組織制度、精神文化和人際網(wǎng)絡組成的校園內(nèi)部環(huán)境[27]決定了高校對ChatGPT等新一代人工智能技術的接受程度。不同高校對ChatGPT的態(tài)度不一,一些高校允許甚至鼓勵師生合理使用ChatGPT,另一些高校則嚴禁師生在學術寫作之中使用ChatGPT。在那些允許甚至鼓勵師生使用ChatGPT的高校,導學關系首當其沖會受到影響。而當ChatGPT等人工智能技術成為一種被廣泛應用于各類工作生活場景的技術時,高校恐怕不可能持續(xù)地抵制ChatGPT的沖擊。換言之,ChatGPT等新一代人工智能技術的流行將不可避免地改變高校內(nèi)部環(huán)境,使高校主動或者被迫接受ChatGPT等新一代人工智能技術,從而對導學關系產(chǎn)生普遍且持續(xù)的影響。

(二) 通過導師影響導學關系

導師在一段導學關系之中扮演著指導主體角色,其特質(zhì)和行為對導學關系具有重要影響。倘若導師對ChatGPT等新一代人工智能技術持接受態(tài)度,那么ChatGPT就可能在一定程度上改變導師的內(nèi)在特質(zhì)和行為,進而影響導學關系。誠如前文所述,討論ChatGPT對導學關系的影響既應當關注其積極的一面,也應當關注其消極的一面。

從導師視角出發(fā),ChatGPT對導學關系的積極影響體現(xiàn)在它能夠為導師指導研究生提供許多便利,如幫助導師制訂指導計劃、生成教學內(nèi)容等。這些便利對導學關系的影響是正面的,因為它在一定程度上提高了導師的工作效率,減輕了導師的指導壓力,提高了導師的指導質(zhì)量。花費更少的時間而獲得更高的指導質(zhì)量,這對導師和研究生雙方來說無疑都是令人愉悅的體驗,導學關系由此可能變得更加和諧。當然,這種積極效應建立在合理使用ChatGPT的基礎之上。

需要警惕的是,ChatGPT的錯誤或歧視性輸出內(nèi)容可能在一定程度上誤導導師認知和行為,從而帶來導學關系異化的風險。如導師可能受到一些歧視性內(nèi)容的影響,從而對從屬于某些特殊群體的研究生產(chǎn)生歧視心理,進而破壞導學關系。尤其需要警惕的是,用戶總是難以真實地認識到ChatGPT等信息技術對自己價值認知的影響,這一點得到實證證據(jù)的證實[5]。

(三) 通過研究生影響導學關系

研究生在一段導學關系中是被指導的客體,其自身所具備的各種特質(zhì)和行為對導學關系也有重大影響。研究生群體作為一支重要的科研力量,他們同導師一樣暴露在受ChatGPT等新一代人工智能技術沖擊的校園內(nèi)外部環(huán)境之中。因此,ChatGPT可能通過改變研究生的特質(zhì)和行為對導學關系產(chǎn)生積極或消極的影響。

倘若研究生對ChatGPT等新一代人工智能技術持接受態(tài)度并將其運用到自己的學習和科研中,那么ChatGPT會給研究生帶來諸多便利,如能夠幫助研究生制訂學習計劃、查找文獻資料、進行學術寫作等。這些便利對導學關系的影響無疑是積極的,它們能夠在一定程度上幫助研究生構建從事科研工作所需的學科專業(yè)知識,提高學習和科研效率及導師對研究生的滿意度,進而促進導學關系和諧發(fā)展。

需要特別注意的是,相對于導師,研究生可能更易受到ChatGPT錯誤或歧視性輸出內(nèi)容的誤導。首先,研究生學科專業(yè)知識體系尚不完善,更可能在利用ChatGPT輔助學習的過程中習得某些錯誤知識,當這些錯誤知識被研究生用于研究活動時,可能導致錯誤的產(chǎn)出,從而降低導師對研究生的滿意度,使導學關系面臨異化的風險。其次,研究生的年齡一般較小,其價值觀具有更強的可塑性,這就使研究生易受到ChatGPT輸出內(nèi)容的左右,從而帶來導學關系異化的風險。最后,研究生錯誤使用ChatGPT等新一代人工智能技術使抄襲、剽竊等學術不端行為更加隱蔽,因而可能使這些行為在研究生群體中更加頻繁地發(fā)生。學術不端行為無疑將導致導師和研究生之間的信任關系破裂。

(四) 通過改變導學互動方式影響導學關系

互動對導學關系的構建是至關重要的:導師和研究生需要通過交流互動來實現(xiàn)指導和被指導,而互動的頻次和方式不可避免地對導學關系質(zhì)量產(chǎn)生影響。ChatGPT等新一代人工智能技術可能在一定程度上沖擊導學關系中導師的主體地位[12],使導學關系中雙方的相對地位發(fā)生微妙變化,進而影響導師與研究生的互動頻次和方式。不難想象,如果研究生能夠正確、合理地使用ChatGPT輔助學習和科研活動,其對導師指導的依賴性就可能下降。在這種情況下,ChatGPT就有一定可能使導學互動的頻率下降,從而使導學關系更加疏離。在一段導學關系中,當導師的主體地位下降時,導師在導學互動中的權威性會下降,會引起導師與研究生交流溝通方式的變化。

四、 ChatGPT對不同類型導學關系的影響

根據(jù)烏貝爾斯和曼哈德等對師生關系(導學關系)的分類方法,導學關系可以從影響力和親密度這兩個基本維度出發(fā),劃分為幫助/友善型、領導型、嚴厲型、訓誡型、不滿型、遲疑型、學生自主/自由型和理解型八種類型(見圖2)。ChatGPT對不同類型導學關系的影響及影響程度并不一致,并且可能導致不同導學關系類型之間相互轉化。因此,本研究以烏貝爾斯等的師生關系模型為基礎,對ChatGPT對不同導學關系類型的影響進行理論上的分析和預測。

圖2 導學關系類型

(一) ChatGPT影響導學關系的兩個基本維度

在烏貝爾斯等的師生關系模型的兩個基本維度中,影響力維度描述了教師對學生活動的支配程度,親密度維度描述了教師對學生及其行為的認可程度[22-23]。在一段導學關系中,影響力應當理解為導師對研究生活動的支配程度。當影響力表現(xiàn)為強勢狀態(tài)時,導師傾向于支配研究生的各種活動;當影響力表現(xiàn)為順從狀態(tài)時,研究生可以自主支配自己的行為。親密度應當理解為導師對研究生及其行為的認可程度。當親密度處于合作狀態(tài)時,導師認可研究生及其行為,雙方形成合作關系;當親密度處于抵觸狀態(tài)時,導師對研究生產(chǎn)生排斥和抵觸心理。一方面,如前文所述,在合理使用ChatGPT等新一代人工智能技術的情況下,導師在導學關系中的主體性和權威性將被削弱,并導致互動頻次下降,由此,導師對研究生的支配能力即影響力可能隨之降低。另一方面,ChatGPT等新一代人工智能技術能夠提高導學關系中導師和研究生的親密度。盡管ChatGPT可能降低導師和研究生的互動頻次,但這種負面效應可能由ChatGPT的積極效應彌補:合理使用ChatGPT能夠幫助研究生構建其從事科研工作所需的學科專業(yè)知識,提高科研生產(chǎn)率,進而提高導師對研究生的滿意度;導師通過合理地使用ChatGPT減輕指導壓力。

(二) ChatGPT對不同類型導學關系的影響

在導師和研究生都合理使用ChatGPT等新一代人工智能技術的前提下,ChatGPT將使導學關系向?qū)W關系模型的右下方(更低的影響力和更高的親密度)方向發(fā)展。在這種情況下,每種導學關系類型可能向模型的右側、下側和右下側方向發(fā)展。這意味著位于模型右側、下側和右下側的導學關系類型可能在ChatGPT等新一代人工智能技術的影響下得到加強,如理解型和學生自主/自由型;相反,位于模型左側、上側和左上側的導學關系類型則可能被削弱。當然這些導學關系類型之間也可能發(fā)生相互轉化。如在一段導學關系中,如果導師的影響力大幅度下滑,則幫助/友善型的導學關系可能向理解型和學生自主/自由型方向發(fā)展。位于模型其他位置的導學關系類型可能向右側、下側和右下側類型方向發(fā)展,如嚴厲型導學關系可能向其他任一種導學關系類型方向發(fā)展。

需要注意的是,一段導學關系可能或多或少地兼具多種導學關系類型的部分特征。這八種導學關系類型并非非此即彼的關系,而是存在一定的正相關或負相關關系[24]。當ChatGPT導致某種導學關系類型A向類型B方向發(fā)展時,并不意味著原有的導學關系僅具有類型A的特征,也不意味著受到影響后的導學關系僅具有類型B的特征,而是表明ChatGPT可能導致導學關系在導學關系類型A上的得分下降,而在類型B上的得分有所增加。由此,在ChatGPT降低影響力而提高親密度的預測之下,本研究進一步預測ChatGPT對不同導學關系類型的影響,具體如表1所示。當然,需要指出的是,這些預測有待實證研究的檢驗。

表1 ChatGPT對不同導學關系類型的影響預測

五、 應對ChatGPT對導學關系沖擊的策略

本研究從理論上討論了ChatGPT等新一代人工智能技術對導學關系可能造成的沖擊和影響,這些討論對導學關系中導師和研究生如何合理使用ChatGPT等新一代人工智能技術、構建和諧的導學關系具有一定啟示。

(一) 以開放包容態(tài)度迎接新技術,構建和諧的導學關系

盡管當前學界認為ChatGPT等大型語言模型具有許多潛在的倫理風險,但對教學科研工作效率的提升作用及對導學關系的積極影響仍然是值得我們期待的。在合理使用的前提下,ChatGPT對導學關系的影響是利大于弊的。因此,導師和研究生應以開放包容的態(tài)度迎接新技術,以新技術協(xié)助其開展科研活動,助力構建和諧的導學關系。高校要允許教師和學生在合理限度內(nèi)使用ChatGPT以提高其工作、學習和科研效率。

(二) 謹慎對待ChatGPT輸出內(nèi)容,避免無意識的價值認知異化

ChatGPT的錯誤輸出內(nèi)容對導師和研究生的價值認知都可能造成負面沖擊,從而帶來導學關系異化的風險。因此,在使用ChatGPT協(xié)助開展科研工作時,導師和研究生都應謹慎對待ChatGPT輸出內(nèi)容,對輸出內(nèi)容嚴格加以鑒別,避免對導學關系帶來難以預料的風險。導師和研究生一是要提高多渠道信息檢索的能力,對多渠道來源的信息進行對比驗證,避免對ChatGPT過度偏信;二是對爭議性問題,應當盡量采信權威性更高的文獻;三是對有疑義的內(nèi)容和觀點,應與其他研究者展開充分的交流和討論。

(三) 遵守學術倫理規(guī)范,避免ChatGPT的錯用和濫用

錯誤使用ChatGPT同樣具有使導學關系走向異化的風險。ChatGPT等新一代人工智能技術使抄襲、剽竊等學術不端行為具有了更高的隱蔽性,從而增加了研究生甚至是導師自身錯用、濫用ChatGPT實施學術不端行為的風險。因此在面對新技術時,導師和研究生都應當持有遵守學術倫理規(guī)范的自覺性。一方面,高校應當加強對導師和研究生學術道德倫理的培訓,如開展有關ChatGPT正確使用方法的學術講座等,并指導他們正確地在科研中使用ChatGPT等新一代人工智能技術。另一方面,導師和研究生應該自覺加強學術道德倫理方面的學習,熟悉ChatGPT等新一代人工智能技術的技術特點,知道何者可為,何者不可為,避免ChatGPT的錯用和濫用。

(四) 注重導學溝通,提高導學親密度

ChatGPT可能在一定程度上導致導學溝通頻率下降,造成導學關系的疏離。應對這種負面效果的最好方式是導師與研究生應當進行定期、全方位、充分的溝通,提升導學關系的親密度。一般而言,在研究生教育中,周期性的組會是導師與研究生進行交流溝通的通行形式,但組會上的交流溝通是不足以維系導師和研究生之間親密關系的。在組會之外,導師和研究生仍應展開多種形式的溝通交流,以提高導學親密度,避免ChatGPT等新一代人工智能技術造成導學關系的疏離。

(五) 周期性測量導學關系,跟蹤導學關系的變化和發(fā)展

由于導學關系處于不斷變化發(fā)展中,且受到導師和研究生個人特質(zhì)和行為以及雙方互動方式的影響,任何一段導學關系都不是一成不變的,而是處于動態(tài)發(fā)展過程中。因此,為了防范ChatGPT等新一代人工智能技術對導學關系帶來的不良影響,發(fā)揮其正面作用,對導學關系進行周期性的跟蹤監(jiān)測就顯得頗為必要。周期性的測量使我們能夠及時發(fā)現(xiàn)ChatGPT等新一代人工智能技術給導學關系帶來的正面或負面影響,從而據(jù)此調(diào)整我們使用ChatGPT的策略,發(fā)展和諧的導學關系。

六、 結論與展望

ChatGPT的出現(xiàn)是人工智能領域的一次重大突破。它基于龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡模型和先進的訓練方法而具有強大的語言功能,并被廣泛地運用于各種教育場景。導師和研究生身處科學技術發(fā)展的前沿,不可避免地受到ChatGPT的沖擊和影響,他們將不得不對這些新技術作出接受或拒絕的表態(tài)。當前學界較少有ChatGPT對導學關系影響的研究,因此本研究在已有文獻基礎上提出了ChatGPT影響導學關系的四種可能機制。此外,導師和研究生對新技術的接受度是否匹配也對導學關系有重要影響。在此基礎上,本研究基于烏貝爾斯和曼哈德等人對師生關系(導學關系)的分類方法,討論了ChatGPT對不同導學關系類型的影響。整體而言,ChatGPT的合理使用將使導學關系的親密度提高,導師在導學關系中的影響力下降。由此,ChatGPT可能導致不同導學關系類型之間的相互轉化。結合對ChatGPT如何影響導學關系這一話題的討論,本研究對導學關系中導師和研究生雙方應當如何應對新技術的沖擊提出了若干建議。

遺憾的是,本研究僅是對此話題進行了學理上的討論并作出了若干猜想和推演,這些討論和猜想顯然是不成熟的,還需要進一步通過實證研究來驗證。為此,本研究對未來有關該主題的實證研究提出幾種可能方向。一是預測、分析和評估導師和研究生對ChatGPT等新一代人工智能技術的接受程度,并分析導師和研究生的態(tài)度是否匹配對導學關系的影響。在這一研究方向上,文卡塔斯等提出的技術接受和使用綜合理論為我們進行預測分析提供了理論工具[25]。二是分析評估ChatGPT等新一代人工智能技術對不同導學關系類型的影響,曼哈德等的導師-博士生互動量表為我們提供了測量工具[24]。三是分析評估ChatGPT等新一代人工智能技術對導學關系有效性的影響。普方德(Christine Pfund)等較好地歸納了有效導學關系的核心特征,以及對這些特征進行測量的方法[28],這有助于我們在實證研究中去測量導學關系的有效性,并探究ChatGPT在其中的影響和作用。